为什么发达之后不能随便帮衬家人？

#内幕消息 为什么发达之后不能随便帮衬家人？ 我跟大家分享一个真实的故事： 姐姐在上海打拼8年，才熬得一个年薪50万的职位，手里有点小钱。 刚进入社会的弟弟向她借了20万，在老家县城开了一个小餐馆。 结果不到半年就倒闭了，投资全部打了水漂。 姐姐跟他说，不着急还钱，等你什么时候有了再说就行。 结果弟弟直接翻脸了：你每年赚那么多，还差我这点钱吗？ 潜台词是：什么？我向你借钱还需要还吗？ 老家的父母也开始劝她：你要有个做姐姐的样子，对待弟弟，能帮衬就帮衬一下，那20万就别要了。 姐姐气不过，赌气在家人的群里说了一句：“这个钱我不要了，行了吧？” 于是爸爸说“女儿真懂事”，妈妈说“一家人就应该团结”。 只是从此以后，姐姐就很少回老家了，在经济上也再没有援助过他们，而且学会了在朋友圈里哭穷…… 有人会说：当家族里的某个人发达之后，帮衬一下其他家庭成员，不是天经地义的吗？ 其实，想要做到这一点，这里面有3个大前提： ① 那个发达的成员已经达到了“大富大贵”的级别，回老家就是为了散财、积累好名声。 比如刘强东这样的大佬，回老家可以给每个亲戚都发10万元，让他们创业、改善生活。 而普通的小老板、小中产们赚的都是辛苦钱，根本没有这个实力。 ② 被资助者不能是个废物。 举个例子，20多岁的年轻人想要创业，这是好事。 但是，只要他开口说想要开饭店、花店、书店、咖啡馆，那基本上可以断定，这个钱肯定是要赔光的。 因为这些项目都是“收割机中的战斗机”。 ③ 被资助者要有感恩之心。 光是这一个要求，就能筛选掉99%的垃圾人。 因为世界上有太多“理所当然”的人，他们认为有钱的一方就应该帮衬没钱的一方。 就像我在《关于借钱的5个扎心真相》这篇文章里写的那样：你把钱借给他们可以，一旦想要让他们还钱，那你就立刻成了大恶人。 其实，对于“帮衬家人”这件事，我是非常有发言权的，我之所以对他们非常严格，就是因为我不想成为他们眼中的“好人”“大度的人”。 我为了赚钱，每天都在苦心经营，都在学习新知识，为了一个小问题就思考到深夜。 而他们呢？ 大部分时间都在睡觉、打麻将、聊八卦。 结果他们在向我寻求资助时，劝我要大度，不要把钱看得太重…… 换你你能受得了吗？ 你骂我忘恩负义、六亲不认，这些我都能接受；但如果你把我当成冤大头，那我肯定不接受。 赞赏U君

OpenAI在国内的两条应用之路走不通了？

OpenAI在国内的两条应用之路走不通了？ 令高瑞麟陷入两难的，是在奥特曼领导下的OpenAI的一封推送邮件。在6月25日发出的邮件中，OpenAI表示，从今年7月9日开始，将阻止来自非支持国家和地区的API（应用程序接口）服务。受影响组织若希望继续使用OpenAI的服务，必须在其支持的国家或地区内访问。这也意味着，不在支持地区范围内的中国大陆，将迎接OpenAI的“断供”风险。需要注意的是，ChatGPT爆红以来，OpenAI其实一直未曾开放过中国市场的服务。国内大模型创业者李振告诉字母榜（ID：wujicaijing），当前国内想要访问OpenAI的API，一般有两个途径：一是直接向OpenAI官方申请，这种方式更多适合个人开发者；二是通过采购微软云服务，间接接入OpenAI服务，这也是当前国内唯一的合规渠道。据李振观察，目前微软云提供的OpenAI接入服务仍可以正常访问。通过上述两种途径，围绕OpenAI的API，国内大模型玩家也由此发展出了两大应用场景：科技大厂用以帮助训练自己的大模型，在模仿的基础上追求赶超效果；中小企业则用来开发落地应用，在实际使用中向客户提供多样性选择。对于更有实力和资源的大模型玩家而言，即便“断供”政策正式生效，也可能挡不住它们继续调用OpenAI的API的行为，“在一个全球化的市场中，很难存在彻底隔断某一地区访问权限的可能性，就是需要穿越多少围栏的问题。”关注大模型投资的恒业资本创始合伙人江一说道。进入2024年，即便已经出现了一众号称性能媲美GPT-4级别的国产基础大模型，但调用OpenAI技术的需求仍然存在。在江一接触到的合作客户中，有人明确提出希望提供OpenAI技术选项，“面对更开放、更发散性的问答时，OpenAI展现出来的答案还是更强一些。”这也促使一些应用开发商对不同的模型做起人为分割，简单的问题推理，以及涉及垂类行业问答的场景，优先调用国内大模型，偏复杂推理和分析的内容，就交给OpenAI。具体运行环节，有点类似当前业内推崇的MoE混合专家模型逻辑，当客户提出一个问题后，借助机器学习的匹配算法，先将问题分类，从而基于分类结果匹配对应的模型服务商。但是否使用OpenAI服务，还取决于客户是否愿意为此多花钱，“充什么样的会员套餐，给你供应什么样的大模型选择范围。”李振解释道。不同于应用开发者的具体使用需求，那些同样有着自研大模型野心的国内厂商，通过接入OpenAI技术，还能起到辅助刷榜的作用。知名大模型测试集C-Eval就曾在官网置顶声明，称评估永远不可能是全面的，任何排行榜都可能以不健康的方式被黑客入侵，并给出了几种常见的刷榜手法，如对强大的模型（例如GPT-4）的预测结果蒸馏、找人工标注然后蒸馏、在网上找到原题加入训练集中微调模型等等。站在OpenAI的肩膀上，从模仿借鉴中快速赶超，则是国内大模型玩家接入OpenAI技术的更重要目的。去年12月份，字节跳动被爆出正在研发一个名为“种子计划”（Project Seed）的AI大模型项目，但该项目在训练和评估模型等多个研发阶段调用了OpenAI的API，并使用ChatGPT输出的数据进行模型训练。此举违反了OpenAI的使用协议，根据规则，OpenAI禁止使用输出开发竞争模型。因此，字节旗下部分GPT使用权限被OpenAI封禁。字节官方坦陈，内部技术团队刚开始进行大模型的初期探索时，确实有部分工程师将ChatGPT的API服务应用于较小模型的实验性项目研究中，但“该模型仅为测试，没有计划上线，也从未对外使用。”部分国产大模型在训练模型速度上快速起步的一大原因，同样离不开对国外大模型的借鉴。去年11月被传出套壳消息时，零一万物在回应字母榜中承认，在训练模型过程中，沿用了 GPT/LLaMA的基本架构，但需要说明的是，借鉴架构并不能跟“套壳”或者“抄袭”直接划等号。不过，这确实帮助零一万物缩短了模型研发时间。去年3月，李开复正式宣布将亲自带队，成立一家AI 2.0公司，研发通用大模型。经过三个月筹办期，同年7月份，该公司正式定名“零一万物”，并组建起数十人的大模型研发团队。团队成型四个月后，零一万物便在11月份推出了“Yi”系列大模型产品，并借助Yi-34B霸榜多个大模型测试集。在OpenAI“断供”危机之下，国产大模型的战略替代价值越发凸显。在李振看来，从经济账上考量，国内公司直接调用国产大模型会是更为划算的选择。抢在企业迁移之前，一些追求更高收益的个人开发者，已经率先用国产模型替换掉了OpenAI。2022年11月ChatGPT亮相后，受限于政策，一些人开始盯上国内想要尝鲜的用户，做起了卖号生意。当时，ChatGPT Plus官方订阅价格为一个月20美元，国内用户想要使用，收费一般为共享号（供4-6个人使用）一个月50元左右，独享号一个月170元左右。但从2023年下半年开始，随着越来越多国产大模型的发布，加上用户对ChatGPT新鲜感的减弱，越来越多个人开发者已经将技术底座从OpenAI换成了国产平替，订阅价格也随之下降，有的连续包年仅需198元。现在，在App Store应用商店中搜索“ChatGPT”，各类相似应用程序充斥其中，ChatGtp4o、ChatGp4、ChatGp4o、ChatBPT 4.0、ChatGTB4……如今，OpenAI的“断供”之举，给国产大模型厂商提供了一次抢夺中小企业用户的迁移机会。继5月份字节、阿里、百度、腾讯等掀起大模型价格战之外，从6月25日开始，一众国产大模型玩家又纷纷祭出了零成本迁移计划，再次加码性价比之战。截至目前，包括智谱AI、百度、阿里、腾讯、百川智能、零一万物、商汤科技、月之暗面等均已推出了OpenAI零成本迁移计划。为加速用户“搬家”，部分国产大模型还额外附送1千万乃至1亿Tokens，并配套调用、迁徙、训练等多项免费服务大礼包。便宜，只是鼓动用户迁移的必要条件。想要真正赢得用户的青睐，国产大模型还需要做到更好用。去年曾喊出史上最大降价的阿里云，并未能借助价格战换来新的增长。聚焦到国内公有云市场，阿里云市场份额不增反减。IDC发布的《中国公有云服务市场（2023下半年）跟踪》报告显示，2023下半年IaaS市场中，阿里云市场占比27.1%，位居第一。但在2023上半年中国IaaS市场中，阿里云市场份额则为29.9%。更可况，在国产大模型降价的同时，OpenAI们也在降价。按奥特曼的话说，“OpenAI也可以将非常高质量的AI技术成本降至接近零……”想要增强大模型底座的产品吸引力，除了价格之外，更重要的比拼则在数据端。2020年发布GPT-3时，OpenAI曾详细公开了模型训练的所有技术细节。中国人民大学高瓴人工智能学院执行院长文继荣表示，国内很多大模型其实都有GPT-3的影子。但随着OpenAI在GPT-4上一改开源策略，逐渐走向封闭，一些国产大模型就此失去了可供复制的追赶路径。此后，各家大模型拉开技术差距的重点，越来越多体现在训练方法、数据配比、数据工程、细节参数、训练过程监测技巧等细节之中。即便在模型框架相同之下，不同的数据来源和数据训练方法加持下，最终训练出来的大模型性能依然会表现各异。“前大模型时代，AI的主流是以模型为中心的单任务系统，数据基本保持不变。进入大模型时代，算法基本保持恒定，而数据在不断增强增大。”在产业专家刘飞看来，相比算法和算力，数据可能是眼下阻碍国产大模型追赶OpenAI步伐的更大鸿沟，“魔鬼都藏在这些数据训练的细节里。”在国内大模型纷纷跨入万亿参数时代之后，对数据采集和训练的能力考验再次提升。参数量的大小与最终模型呈现的效果之间，两者“投入产出并不成正比... PC版： 手机版：

#点击舔狗和扶手的故事： 这个故事得从我第一次见到她的那一刻讲起。2022 年 2 月，过完年之后，我又一次踏上了前往柬埔寨的旅

#点击舔狗和扶手的故事： 这个故事得从我第一次见到她的那一刻讲起。2022 年 2 月，过完年之后，我又一次踏上了前往柬埔寨的旅程。 当时从广州出发刚好碰到了她，飞机落地后，我特意放慢脚步与她同行，刚好负责接机的是同一个本地人。在等待办理手续时，我开始与她搭讪，得知她要去西港，而我要去波贝，临走时加了一个微信。 而后便各自奔向不同方向，平时无聊时我会翻看朋友圈，偶尔刷到她的视频。那时的我还不知道什么是“扶手”，我虽然早些年就来过柬埔寨，但当时做菠菜，对玩这些东西并不感兴趣。直到这次出来，在波贝时跟他们去包房，才见识到这些，可我去了也只是喝酒，他们玩他们的，去了两次后，朋友们就不再叫我了，我也一直没玩，直到我去到了西港。 时间来到 2022 年下半年，老板在西港有个别的项目，业绩没什么大的起色，让我去西港负责管理，直到这时，我才在微信上跟她要来了飞机号，加上之后说我过几天就到西港了，你还在西港吗？她回复说在呀，到时候来了联系。 到了西港后由于平时工作起来比较拖沓，这种空降的管理工作是相当棘手的，花了一个月左右的时间才把一些事务理顺，刚好那个月业绩也有了些增长，月底时就准备带着管理层出去玩一下，我问她，你在哪里上班呢？她说在奥斯卡……这一刻，或许命运之轮开始转动了。 那是我第一次吸食“K 粉”，吐得昏天黑地，生不如死，当时我就想，以后还是别碰这个了……自那之后，我们似乎变得熟络起来，她总是拿我第一次玩这个的窘迫模样开玩笑，还说下次她好好教我，怎样怎样就可以“嗨起来”了…… 从在候机室第一次见到她，看到她孤身一人来到柬埔寨，再结合她平时发在朋友圈的内容，其实我很早就猜到了她的职业，但内心深处却早已对她产生了情愫。有科学家说过，男女之间的感情，往往是从性吸引开始的。（看帖子的兄弟们可能会说，你这就是精虫上脑，好吧，我认了）。 所以在她的教导下，我第二次就体会到了那种前所未有的快乐！多巴胺就是如此神奇，当我们的多巴胺分泌旺盛时，我们所做的事以及身边的人都会在我们的大脑中打上快乐的印记。这便是上瘾机制，而我也对她开始上瘾……不记得具体的日期，当我们早上从包房出来后，一起回到我住的酒店，翻云覆雨，而后沉沉睡去。 我迷恋她的身体，迷恋她的性格，我不知道这是因为兴奋剂的作用还是我发自内心的感情，有时我也清楚我和她不会有未来，虚幻与现实的碰撞，有时让我乐此不疲，有时却又让我分外惆怅，在一次次将吸管放到鼻孔后，似乎早已与现实达成和解，告诉自己没必要去追求一个确定的答案。我曾提议让她别去上班了，但她说她需要钱，很多很多钱……她说她只要不跟客人出去就行。 我和她就这样持续了一段时间，她下班时间不固定，没客人就会早点回来，有时遇到玩两场的，要到早上才回来，等她睡醒了，我就和她缠绵，我太迷恋她的身体以及和她做爱的感觉了，还买过一些情趣内衣，甚至专门买过一双红色的高跟鞋，她对自己的身材很有自信，买情趣内衣时也都是她自己挑选。 一直到了 9 月 18 日，整个西港的狗推都陷入了恐慌，老板也决定把公司搬到金边。到了金边之后，新的园区离市区要一个多小时的路程，我本想让她一起到金边来，但最终并未如愿，或许这一直都只是我的一厢情愿罢了……结局和大多数这类故事差不多，慢慢地，她的消息越来越少，我们开始争吵，最后，她只不过是彼此生命中的一个过客。现在我偶尔会翻看手机里存下的一些照片，回味一下她那迷人的身体。 或许只有微信上的转账记录能让我明白，那只不过是一场交易而已。最近看到她的朋友圈，已经回国了，不知道她是否已经挣够了她想要的钱。而我还在为了内心的目标不断努力，市场越来越不好做，钱越来越难挣，还是那句老话，柬埔寨没有爱情，包房里面更不可能，那只是在K粉影响下的一种错觉。 广告赞助 中菲速递  菲律宾 信誉之最物流 中菲海运空运 布偶猫舍 种猫均为赛级布偶，纯散养家庭在菲猫舍  开云2024年重磅推出新的直营站-九游娱乐 免费投稿/曝光/澄清  @FChengph 今日新闻频道  @cctvPH

文科生在AI团队里，究竟能干嘛？

文科生在AI团队里，究竟能干嘛？ 这大半年来，市面上被报道的 AI 团队，核心人才大多有技术背景，至少得是个理工科背景。 包括在很多 AI 社群里，懂技术的开发者，往往更受欢迎。 作为中文系毕业的文科生，我也一直在想：难道在 AI 领域，就没有咱文科生的一席之地了吗？ 从事 AI 3 个月后，我参与开发的一款内部 AI 工具，终于有了点阶段性的进展。回顾这 3 个月的经历，我隐约找到了点文科生在 AI 团队可以做的事儿。 先说个太长不看版： 内部AI 产品的开发，至少有 3 个里程碑 1、找到 AI 可以帮到忙的高价值场景 2、开发出能解决问题的傻瓜式 AI 工具 3、帮助业务一线员工真正用出效果 每个里程碑达成过程中，我这个文科生起到的作用是 1、找场景阶段：调研和科普 AI 在行业中的应用 2、产品开发阶段：通过提示词，把专家经验放进产品 3、用户成功阶段：在真实业务中，帮助种子用户成功 如果你对细节感兴趣，欢迎查看下面的详细内容： 一、找到 AI 可以帮到忙的高价值场景 1、找高价值场景 6月份初，在参与筹建「开源 AI 解决方案社区」的过程中，经过跟多位AI从业者深入交流，我得出了一个结论： “和行家/专家一道，找到行业的高价值场景，做出该场景的AIGC解决方案，可能更赚钱。” 这段话被转发出去之后，得到过几位行业领袖级人物的肯定。我后来参与的AI工具，也是在这个思路下开展的。 2、技术之外要做的事 想要“和行家/专家一道，找到行业的高价值场景”，AI团队就不能只懂技术。 我们还需要花更多的时间，去找行家/专家沟通，去了解该细分领域的知识和商业模式，去了解服务公司的核心优势。 就像那些搞运输的司机，懂发动机原理固然不错，但真想要赚钱，他们更需要搞清楚：运什么人、什么货性价比更高，走哪些路线更有赚头。 3、我这个文科生能做的事儿 对于绝大多数的行业专家来说，AI到底发展到了什么程度，其实是个谜。 因为新闻一会儿说AI会取代他们，一会儿又说 AI 到了冷静期，很多 AI 公司都黄了，也没个准数。 于是，我就冲了上来，做了些较为细致的调研。然后，用专家能懂的话，把AI 的真实情况，尤其是对行业的真实影响，科普给他们。 等专家对「AI 能干啥和不能干啥」有个基本概念过后，我再试着用他们能接受的方式，一起测试 AI 在解决业务真实问题方面的效果。 整体来看，专家们更喜欢业务导向的专题式调研报告，测试过且有know-how 层面的SOP更佳，有客户/用户的数据最好。而对于市面上常见的技术向、产品向的科普文章（和软广），他们其实兴趣不大。 二、开发出能解决问题的傻瓜式 AI 工具 1、确保 AI 能解决业务中的真实问题 5月下旬，OpenAI的创始人之一，大神Andrej Karpthy在微软Build 2023开发者大会上有提到过： “很多事情，直接写提示词（prompt）就可以搞定。在达到提示词上限之前，不需要考虑模型微调。” 在实际业务当中，很多问题，确实可以通过提示词解决。而提示词的上限，则取决于业务的重要程度和专家的专业程度。 如果，有幸在上个阶段，找到了重要性够高的业务场景。那么，这个阶段的重点，就变成了「如何和专家一起提升提示词的上限」。 从个人经验来看，很多 AI 工程师是不屑于学提示词的，绝大多数行业专家又不太会提示词。这中间的鸿沟，就需要我这个「愿意学和擅长教提示词」的人来填。 如果说提示词对专家太难，对 AI 工程师太简单，那么对我这个喜欢讲大白话的文科生，可能就刚刚好。 2、确保 AI 工具足够简单易用 入行仨月，我越发认可一句话：“公司只要有‘两个人’会提示词就行了”。 提示词真要做到「能解决业务中真实问题」的程度，不仅需要大量的业务知识和提示工程知识，还需要反复地尝试和迭代。 这其中的学习成本和试错成本，远不是业务一线伙伴所能承担的。咱千万别指望，通过几场培训和交流，就能让业务人员用起来。事实证明，这是不可能的。 更可行的方式，是让对业务感兴趣的提示词高手（我）和对 AI 感兴趣的业务专家合作。把一些高频的、能提效的场景中要用到的提示词，都提前写完并封装好。 最终交付给业务一线伙伴的，是只要傻瓜式操作就能稳定出效果简易工具。 三、帮业务一线伙伴真正用出效果 一旦进入真实业务场景，再简单易用的提效工具，都有一定的学习成本。 哪怕简单如微信，私域运营过程中要用到的功能，也得专门搞场培训。 1、在企业内部，AI比数字化工具更难推 在业务一线伙伴那里，AI 可不只是新的提效工具那么简单，在潜意识里，他们还有被取代的担忧。 而对那些简单试用过一些AI 的业务伙伴来讲，他们在市面上的 AI 那里碰过壁，不一定相信这一款AI工具真的有用。 这种情况下，如何吸引到一定量的种子用户，如何让种子用户快速上手，如何让甜蜜用户用出效果和持续使用，都是难题。 2、但互联网时代的运营方法论，依然有效 比如，重点突破感兴趣的业务团队，深入到他们手头具体的项目中去，点对点地用 AI 工具帮他们提效。 一旦在业务中起到作用，该团队就会一直用下去。 而在沟通过程中，我还可以不断总结他们的痛点，找到真实业务中高频的具象的场景，测算出大致的提效数据。 比如从 3 天提效到 10 分钟等，好让其他业务团队能真切感受到 AI 工具的帮助，最终以点带面让相关团队都用起来。 四、其他的延展 1、关键在“行业的高价值场景”上 总结到最后，我越发感觉到，这里面真正关键的，不是找场景阶段的调研和科普，不是产品开发阶段提示词工程，也不是用户成功阶段的产品运营，而是真正找到了“行业的高价值场景”。 只有场景找得足够准，才有可能立得了项，有可能获得种子用户，有可能形成早期的标杆，有可能为公司乃至行业带来价值。 但现阶段想要找到这个场景，AI 团队一定要跟行业专家合作，一定要对该领域的技术进展和产品表现足够了解。此处，才是文科生们最能创造价值的地方。 2、文理科或许都不是重点 最后，话说回来，既然都有了 AI 加持，就不用过于纠结文科、理科了。肯专研的话，很多技术上的问题、行业里的专业问题，都是可以学会的。 而且，从合作的角度来看，这些问题也无需学到多么精通。收到需求后，知道技术能否实现；看到技术后，清楚业务中如何应用，就差不多了。 至于那些个高价值场景，可能还需要把这门生意摸得足够透，对市面上「需求（流量）-产品-变现」的玩法了解得足够多。 我希望自己，今后尽可能少考虑自己学的是什么专业，担任的是什么岗位。然后，把更多的心思，花在如何用我的优势和用 AI 为客户/用户创造更大价值上，花在细分领域客户/用户的需求洞察上。 毕竟，客户/用户真正关心的，不是我是谁，而是我能给他们带来的是什么。#AI工作流

大众“走丰田的路”，加码混动车

大众“走丰田的路”，加码混动车 如果仔细比较大众和丰田的广义电动化路径，不难发现相同点都是“多样化选择”，从油电混动/普混HEV、插电式混动PHEV到纯电动BEV齐头并进，而差异在于大众仍然将纯电动放在电动化最核心和首要的位置，而丰田则隐去了“哪条路线更重要”的表达，只表示“提供用户需要的电动化技术”。实际上无论是大众重新走混动路线，甚至插混和普混并举，还是大众与小鹏合作、推动ID. UX金标与众系列，“丰田化”、“混动化”的本质，是大众提速“中国化”，重新审视中国市场需求。而供求双方关系的复盘，才是如今汽车产业从供给侧维度提升效率的真正出路。大众重走混动路倘若回顾大众汽车集团和大众汽车品牌的电动化之路，大体上可以按照全球掌门人的策略划分阶段。2015年马丁·文德恩担任大众集团CEO时，大众还在推进渐进式电动化路线，将插混作为重点，后来国内看到偏老旧的GTE插混，也是当时留下来的产物，而那时德国亚琛年会讨论的议题多半也是插混相关。2015年“排放门”之后，马提亚斯·穆伦出任CEO，确定了ALL-IN纯电动的方向，并且被赫伯特·迪斯延续下来（迪斯在整体技术路线路增加了智能化）。在现任大众集团CEO奥博穆、大众汽车乘用车品牌CEO施文韬、大众汽车乘用车品牌中国CEO孟侠等人的规划里，纯电动车BEV仍然是广义电动化战略中的首要组成部分，更符合长期发展策略，但插电式混动PHEV和油电混动HEV又被重新提上了日程。“去年上海车展期间，全球普遍观点认为，插混技术并非未来主流。”施文韬解释为何大众的方向会变，根本原因在于市场变化，当时中国和欧美补贴都在减少，车牌政策等也对插混不利，然而2023年下半年到现在，大众所获得的信息又发生了转变。对于《汽车公社》提问“大众对插混视为短期过渡，还是与纯电长期共存”，施文韬第一段回答并未给出直接答案，而是描述市场的复杂性：“在中国，本地生态持续演进，用户特别关注混动的续航和购车成本。因此，大众汽车（中国）科技有限公司（VCTC）与合资企业正致力于本地化调整，以适应市场需求。”不过，随后他提到了“过渡性策略”，但未指出是长期还是临时。“中国用户对于插混技术有很大需求，而且也受相关激励政策的影响。因此，混动版车型仍是我们产品阵容的重要一环。”孟侠在强调插混方向的同时，也重申了纯电动的地位，“从全球技术发展趋势看，纯电仍是未来的核心，我们必须继续投入，保持聚焦，坚定目标。”关于非插电式混动HEV，孟侠回答称，将由合资公司牵头开发，以适应中国市场的需求，不过在地位上更为补充性（more complementary）。我们都知道，油电混动按技术架构路线，大体上可以分为丰田THS的PS功率分流、本田锐混动的P1+P3双电机串并联和通用的双行星齿轮组。大众目前并未透露非插电混动到底选择了哪种路线，不过考虑到由一汽-大众、上汽大众合资公司开发，并且是补充性地位，应该不会在大众整个电动化体系里占据太大份额。“电动转型至关重要。每个国家的市场接受速度不同，中国市场已广泛接受这一转型。这不仅涉及成本平衡，也需要在纯电车型上加大投入。燃油车是我们的传统优势。”施文韬回答“油电并进和成本利润平衡”时这样解释，未来大众集团内部不同品牌将挖掘协同潜力，既要降本增效，同时又要投入在刀刃上，确保未来车型和技术顺应市场需求。电动化决心依然坚定大众的最新电动化战略，可以分为两个维度去观察：一是整体电动化提供多元化方案，HEV、PHEV和BEV并举；二是纯电动仍然居于最重要地位。在今年北京车展前夕，大众安徽发布了金标“与众”ID. UX系列，首款为ID. Unyx。作为“大众亲儿子”的大众安徽，被大众寄以厚望。目前无论是首批车型的蓝本MEB平台，还是面向中国市场和入门化的CMP平台，都属于纯电专用平台。因此，大众对纯电动的重视仍然不因为重走插混和普混路线而明显削弱。那么，大众安徽的ID. UX系列，如何与一汽-大众、上汽大众的ID系列纯电动车实现区隔？“ID. UNYX与众作为这个品类的首款车型，设计前卫、风格新颖。ID. UX的设计主打生活方式，”孟侠解释称，“我们希望通过这个品类展现大众汽车在ID.家族中更多元化、更年轻、更具设计感的一面。展望未来，ID. UX品类还将推出其它更多车型，ID. UNYX与众仅是开始，它与我们一汽-大众和上汽大众的车型有着显著的区别。”按照孟侠介绍，大众安徽到2027年推出5款ID. UX车型，与小鹏合作的两款B级车型也会纳入ID. UX，同样将在大众安徽生产；到2030年在中国的ID.数量达到16款，涵盖ID. UX、CMP平台车型等。设计年轻化、定位侧重生活方式、功能强化智能化，大体上是ID.UX与南北大众ID的差异所在。“首先，我们将推出ID. UNYX与众，它基于MEB平台，配备最新软件，将带来众多独特的功能和特色。这款车型不仅设计前卫，”孟侠按照三个维度解释ID.UX与南北大众ID的区隔，“代表着现代生活方式，还融合了如人机交互、AI智能助理和智能变道功能等先进科技。我们希望通过这些创新使品牌更加前卫，从而触达崭新的用户群体。”不过与捷达独立成为新品牌有所不同，ID. UX属于序列或者“新品类”，作为ID.家族的延伸。但大众高管并未直接回答将来ID. UX是否会从中国推向全球。其实，甚至连南北大众的ID.系列，大众高层也在设法寻找区隔。“合资企业定位不同，各有独特策略与焦点。”被问及上汽大众电动化更激进时，孟侠如是表示，“ID.3市场表现优异，已稳居市场前列。尽管竞争激烈，我们仍致力于降低成本，但提供满足需求的配置，从而提升价值。ID.4同样成功，2023年在其品类中位于销量前列。ID.7销量正稳健上升，我们对此有信心。的来说，我们的聚焦点始终清晰明确。”电动化2.0是智能化，中国今年城市NOA已经下探到了10-15万级别的细分市场，为此，大众也在智能化角度奋起直追。“在开发时，尤其是在中国的生态圈，确保车辆功能丰富的同时控制成本至关重要。”孟侠承认中国汽车生态的先进性，于是迈腾、途观L Pro等燃油车型正变得更加互联化、智能化，搭载了一系列高级智能驾驶系统。在底层技术层面，大众正在推进CMP平台和全新电子电气架构CEA的研发和应用，并在其间注重成本控制；加上与小鹏的合作，大众的目标是，期望将新技术应用于不同价位的车型中。“中国化”提速从“在中国稳居第一”，到如今电动化时代不提“领先”，只说追赶，大众的“虚心”过程，既是中外汽车产业天平变化的过程，也是大众在最大单一市场转变思路的过程。大众汽车品牌在新能源汽车市场的激烈竞争中，能保持什么样的地位？这个敏感问题，孟侠没有回避，先是强调了大众的积淀，“首先，大众汽车在华已经深耕40年了，见证了中国汽车市场不同阶段的发展，始终致力于自我革新。”接下来，孟侠坦诚地承认了“中国速度”，指出“当前市场竞争愈发激烈、很多新技术、新功能需求层出不穷。这代表着我们需要加快自我革新，并快速适应中国及全球市场的变化。”故而大众的新能源车、燃油车、混动版新车型已经是“蓄势待发”。为此，大众除了强化在华自行研发，也在加强与本土伙伴的合作，加快科技创新。大众汽车合肥智能网联电动汽车中心正积极扩充人才队伍，预计年末将汇聚3000名专家，以期更好地满足中国消费者的需求。与小鹏汽车的合作，硬件蓝本基于小... PC版： 手机版：

是供应链技术还是自研？国产手机续航暴涨背后的秘密

是供应链技术还是自研？国产手机续航暴涨背后的秘密 如果你有用过最近一年发布的国产旗舰机型，你就会发现它们的续航有了长足的进步，基本都可以做到两天一充。短短十几年间，手机电池如何发展到现在的水平？近一年来厂商们相继推出的青海湖电池、蓝海电池、金沙江电池等技术又是什么？为何时间节点如此接近？▲图源小米从镍到锂的飞跃新生代的手机用户可能没听说过“电池没用完就充电，会让电池容量变小”这种神奇的理论，而这正是早期手机所使用的镍镉电池的一大缺点记忆效应。后来就出现了镍氢电池，记忆效应得到了明显改善。直到千禧年前后，锂离子电池的材料和制造技术经历了重大的革新，成本大幅下降，能量密度提高，且解决了电池记忆效应的问题。这些改进使得锂离子电池迅速成为手机行业的标准选择，整个行业也正式进入了锂电时代。传统的锂电由于使用了液态电解质，限制了电池的形状和大小。因为必须确保电解质在电池内部保持稳定，同时还要防止泄漏和腐蚀，所以通常会采用硬质的外壳，从而限制了电池的形状设计。此外，液态电解质在高温或过充的情况下可能会膨胀或燃烧。后来便进化出现在业内广泛采用的锂聚合物电池，采用的是胶状或者固态电解质，采用铝膜包装，体积和形状更加自由，可以灵活适应内部空间越来越紧凑的电子产品。而且电池的热稳定性和机械稳定性也更好，从而减少安全风险。手机电池技术发展到锂聚合物之后，很长一段时间都再没有大幅升级，因为锂电中石墨负极的局限性逐渐显现。石墨负极的理论比容量限制在372mAh/g，且锂离子的扩散速率较低，这些因素都限制了电池能量密度的提升和快速充电能力。除了材料本身的性能缺点，天然石墨作为一种不可再生资源，也面临着很多问题。据美国地质调查局（USGS）的数据，2020年全球石墨储量约为3亿吨，按照目前的开采速度，预计到2050年全球石墨资源将耗尽。同时，天然石墨作为一种自然资源，与天然气、石油等一样也会受到地缘因素的影响，供给并不稳定。人造石墨在一定程度上可以避免天然石墨所带来的问题，但人造石墨生产过程中需要消耗大量能源，并且产生大量废水，如果不妥善处理，会造成严重的土壤和水源污染，与被称为“环保”的“新能源”背道而驰。还有商业中最重要的影响因素：利益。以目前的生产工艺来说，同样纯度的人造石墨要比天然石墨贵20-30%。而随着天然石墨资源越来越少，天然石墨的价格也会越来越贵。因此，寻找石墨的替代材料成为了锂电行业最重要的发展方向之一。锂电的次世代：硅碳负极无论是青海湖电池、蓝海电池还是金沙江电池，它们在宣传中都不约而同地提到了“硅碳负极”，这也是解决目前电池难题的关键技术。上文提到石墨作为负极材料的缺点，那么有没有其他材料可以代替它呢，有，那就是硅。硅作为负极材料，具有高达4200mAh/g的理论比容量，几乎是石墨的11倍。这意味着，使用硅负极的锂电池在理论上可以大幅提升能量密度，从而延长电池的使用寿命和减少充电次数。然而，硅材料在充放电过程中会发生高达300%的体积膨胀，这种显著的体积变化会导致电极材料的破裂，从而降低电池的循环寿命。▲图源Group14为了克服这一挑战，科学家们开发了硅碳复合材料。通过将纳米硅颗粒与碳材料结合，可以利用碳材料的稳定性来抑制硅的体积膨胀，并通过碳的导电网络来提高整体的电导率。尽管硅碳负极技术在提升电池性能方面具有巨大潜力，但其工艺难点仍然存在。硅碳负极的制备需要精确控制材料的纳米结构，以及确保硅和碳的均匀分布。此外，电池制造过程中的首次效率和循环稳定性也是需要克服的关键挑战。Group14与ATL其实早在上世纪70年代，硅碳负极电池技术就已经通过了可行性验证，为何直到近一年我们才看到大量消费终端采用呢？这就不得不提到2个公司，一个是我们熟知的ATL（新能源），也就是宁德新能源和东莞新能德的母公司，另一个则是初创公司Group14。▲图源Group142023年2月28日，Group14正式宣布已向ATL供应SCC55材料，为下一代智能手机等3C产品提供动力，并表示很快就有使用SCC55电池材料的手机面世。在一周后的3月6日，荣耀就发布了全球首款搭载硅碳负极电池技术的智能手机Magic5系列，行业媒体TechInsights也证实该技术的实施由Group14的电池材料产品SCC55主导。▲图源微机分WekiHome在知名拆机Up主微机分的视频中我们也可以看到，无论是青海湖电池、蓝海电池还是金沙江电池，它们都由新能德公司生产，并且采用ATL电芯。我们基本可以以此猜测它们所采用的硅碳负极技术都使用了Group14的SCC55材料。为什么一定是Group14的SCC55？因为目前能大规模量产硅碳负极材料的公司并不多，而Group14是其中份额最大的。明日之星：SCC55在正式介绍SCC55之前，我们先来简单了解一下Group14是个怎样的公司。硅在元素周期表中的排第14位，这就是Group14中“14”的来源。这家公司成立于2015年，致力于将锂离子电池转化为锂硅负极电池，帮助解决能源存储难题，先后获得ATL、SK Materials、保时捷等公司的投资，累计金额超过6亿美元，是锂电行业炙手可热的明日之星。▲图源Group14硅碳负极作为一种新兴技术，国内外有不少公司都在攻关，融资也拿了不少，甚至还有不少在“PPT”上都放出了非常惊人的参数。但是很多仍然停留在实验室状态甚至理论状态，远远未能达到量产要求。而Group14几乎是最早实现大规模量产的，在应用方面也有着无可比拟的优势。▲图源Group14SCC55的独特之处在于其结构设计。该材料由嵌入碳支架中的硅纳米颗粒组成。这种结构允许硅颗粒与电解质充分接触，从而提高电池的充放电效率。此外，碳支架还提供了机械支撑，防止硅颗粒在充放电过程中膨胀和收缩。因此，SCC55硅负极电池的能量密度比传统锂离子电池高出50%，并且充电速度更快，理论上只需要几分钟。SCC55材料投产起来也很方便，从纽扣电池到软包电池，制造商可将SCC55无缝投放到任何锂离子电池生产线、超级工厂或电池设计中，而无需重新调整工艺。比起概念，规模化量产才是盈利的根本。Group14的两步工艺使规模化变得简单，首先合成碳来创建碳支架，然后在支架内部创建硅并调整内部空隙，最终形成神奇的SCC55。而具体的工艺细节，早已被Group14申请了全球专利，成为其商业帝国的基石。▲图源Group14Group14还设计了一种可轻松复制的流程，可以在需要的地方建造各种规模的工厂（BAM 工厂）。每个模块都自成一体，每年可生产材料达10GWh。还可以根据需要将任意数量模块组合在一起，形成任意规模的BAM工厂。▲图源Group14产能方面，Group14位于美国华盛顿州伍丁维尔的 BAM-1工厂目前为超过65家客户供货，这些客户占全球电池生产市场的95%，另外也正在亚洲、欧洲等地区部署BAM工厂。可以确定的是BAM-1工厂的产量已超过10GWh，大约可以满足10-20万辆电动车使用。如果投产顺利，位于华盛顿的BAM-2工厂产能将会达到BAM-1的2倍，将在2024年成为全球最大的先进硅负极电池技术工厂。写在最后机圈里常有人调侃：不都是供应链技术，讲什么自研。 我们从结果上来看，这几家的硅碳负极电芯都是来自ATL，而且大概率就是采用的SCC55材料，好像确实这么一回事。但其实，供应链与厂商之间的交流并不是单向的，很多材料、技术的应用往往是双方共同努力的结果。类比一下，供应链技术就像食材，最终... PC版： 手机版：